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    <title>人工智能随笔 | BKQ &amp; ZSH の family</title>
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        <li><span>天若</span></li>
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        <li><span>我为</span></li>
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        <li><span>续一秒</span></li>
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        <a href="http://kaiquan-bian.gitee.io/blog">BKQ &amp; ZSH の family</a>
        >
        <span>人工智能随笔</span>
    </div>
    <!-- 大型设备详细文章 -->
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        <div class="title-article">
            <h1>
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            </h1>
        </div>
        <div class="tag-article">
            
            <span class="label label-gal">
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            </span>
            
            <span class="label label-gal">
                <i class="fa fa-calendar"></i> 2022-01-18
            </span>
            
        </div>
    </div>
    <!-- 小型设备详细文章 -->
    <div class="visible-xs">
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                <h4>
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            <p>
                <i class="fa fa-calendar"></i> 2022-01-18
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        <h1 id="《智能时代》读书笔记"><a href="#《智能时代》读书笔记" class="headerlink" title="《智能时代》读书笔记"></a>《智能时代》读书笔记</h1><p>张士桦</p>
<p><em><strong>*【关于作者】*</strong></em></p>
<p>作者吴军，曾先后供职于谷歌和腾讯，是谷歌中日韩搜索算法的设计人，在腾讯做到了副总裁。目前在硅谷担任风投基金的董事和顾问。著有《数学之美》、《浪潮之巅》 、《文明之光》、《智能时代》、《格局》、《计算之魂》等书。</p>
<p>他认为，随着以大数据为基石的人工智能的进步与应用，智能时代已经到来，它们将彻底改变未来的思维方式、商业模式、产业结构和社会构成，给我们的生活带来颠覆性的影响。</p>
<p><em><strong>*【案例引入】*</strong></em></p>
<p>2016年10月，鲍勃.迪伦获得了诺贝尔文学奖，然后IBM公司用他们的人工智能机器watson，花了几秒钟的时间，阅读了鲍勃.迪伦先生所有的作品，然后，它说出了一句话，鲍勃.迪伦先生，你的作品反映了两种情绪，叫流逝的光阴，和枯萎的爱情。这是一个机器的判断。</p>
<p>同样是这个watson，一位日本女性身患重病，在医生已经束手无策的情况下，它花了十几分钟时间，读了2000万页的医疗文献。两千万页是什么概念？堆起来大概四千米高，1428层楼，相当于13个埃菲尔铁塔首尾相接。它十几分钟读完，然后给出自己的医疗建议，救了这位女性一命。</p>
<p>2017年，谷歌的人工智能AlphaGo化名”Master”，在网上与包括聂卫平，柯杰，常昊在内的世界顶尖职业棋手交战60场，取得了全胜，引发棋坛和世界的地震。</p>
<p>有一些我们不熟悉的东西正在崛起，我们的睡塌之旁不是有人酣睡，而是有东西醒了，它正缓缓地坐起来，准备改变这个世界。这就是我们正在面对的，智能时代。</p>
<p><em><strong>*1、人工智能到底是什么？*</strong></em></p>
<p>人工智能不是复制人类，它跟人一点都不一样，它是另外一种完全不同的存在。我们人的思维方式是是想尽可能去简化。因为我们太脆弱，我们的精力有限。而人工智能是一个机器，机器和我们最大的不同就是它精力无限。</p>
<p>2016年3月，李世石大战AlphaGO，其实李世石中间还赢过一局。我们想像一下当天晚上发生了什么，李世石是在接受采访，在吃饭，在睡觉，而AlphaGO输了，它没有任何情绪，它只是一个机器，当天晚上它自己和自己下了一百万盘棋。第二天李世石再见到它的时候，它已经是另外一个存在了，是李世石用尽一生的努力也达不到的距离。</p>
<p>人工智能爆发有三大原因，算法的进步、硬件的进步和大数据的进步。而****最核心的，就是大数据****。互联网提供了海量数据，而海量数据给一直困扰人工智能发展的难题提供了解题办法。计算机变得越来越聪明，这并非是因为我们对特定问题的认识有了多达提高，而是因为在很大程度上我们依靠的是数据量的增加。</p>
<p><em><strong>*数据是智能革命的核心动力。要了解人工智能就要从数据开始*</strong></em></p>
<p><em><strong>*2、什么是大数据？*</strong></em></p>
<p>****数据的来源：****互联网上的任何内容、医院里的所有档案、公司里的各种图纸、出土文物的文字、尺寸、宇宙形成的过程也会留下很多数据。数据本身是客观存在的，但是它的翻出是随着文明的进程不断变化和扩大的。</p>
<p>****数据的进化：****数据——（处理挖掘）——信息——（系统总结）——知识</p>
<p>数据和信息并不一样。信息是关于世界、人和事的描述，它比数据更抽象。信息既可以是人类创造的（比如两个人的语音通话记录），也可以是天然存在的客观事实（比如地球的面积和质量）。但是信息有时藏在事物的背后，需要挖掘和测量才能得到。</p>
<p>数据的作用是承载信息，数据本身是人造物，数据中隐藏的信息和知识是客观存在的。对数据和信息进行处理后，人类就可以获得知识。</p>
<p>比如，通过测量星球的位置和对应的时间，就得到了数据；通过这些数据得到星球运动的轨迹，就是信息；通过信息总结出开普勒三定律，这就是知识。</p>
<p>所以****现象、数据、信息和知识是层级递升的关系****。我们人类，不断通过知识改变世界。而数据，又是一切知识的基石。对人工智能，也同样如此。</p>
<p><em><strong>*相关性是使用数据的钥匙，统计学是点石成金的魔棒，数学模型则是数据驱动方法的基础。*</strong></em></p>
<p>我们通过将相关联的数据信息量化，借助概率论和统计学建立数学模型，当然模型的选择不是一件容易的事，而找到模型的参数使模型与真实情况非常接近也不是简单的事。由于现在计算机计算能力水平的指数级提升，现在人们正在通过用很多简单不完美的模型凑在一起通过机器学习不断完善去取代一个复杂的模型，这实际上是用计算量和数据量来换取过去漫长的研究时间，这种方法也被称为数据驱动方法。</p>
<p><em><strong>*3、大数据有什么用？（大数据和机器智能）*</strong></em></p>
<p>在有大数据之前，计算机并不擅长于解决需要人类智能的问题，但是今天这些问题换个思路就可以解决了，其<em><strong>*核心是变智能问题为数据问题。*</strong></em></p>
<p>设我们需要教机器认出一只猫来，怎么办？原来的方法是先描述和刻划这只猫的特征，眼睛什么样，胡子什么样，花纹什么样，用一堆条件，试图教会机器认出这只猫，胡子多长它就是猫，颜色什么样它就是猫等等，叠加无数的条件，从而得出结论。但是现在人工智能学习的算法不是这样的，它不用条件，我们直接给它一百万张猫的图片。给机器，告诉它，这就是猫，然后你自己去定规则，去想办法。最后我们会发现，数据输入得越多，从一百万张到一千万张，再到一亿张，它认猫的准确性越来越强，这就是大数据的力量。</p>
<p>在人工智能的世界里，其实并没有什么猫，只有算法，只有逐渐逼近真相。人工智能根本不会下围棋，它不知道什么叫布局，什么叫定式，它只知道一张一张图形，从这一张图形往下一张图形演化，胜率会提升还是下降，在它那里全部变成了数据。最后给出一个结果而已。    </p>
<p>以前研究人工智能的方法叫做鸟飞派。最开始研究飞机的时候，人们都觉得如果人类想要飞的话，就得像鸟一样扇动翅膀，结果全都失败了。而莱特兄弟想明白一件事，飞机不应该像鸟，而是应该像帆船。飞机的机翼就是帆船的帆，飞行靠的是空气动力学，而不是仿生学。</p>
<p>以前研究人工智能的科学家也认为，机器如果要有智能，就得像人脑一样思考，所以都是在设计各种算法来模拟大脑的思考过程，但这就像让飞机拍翅膀一样，结果根本行不通。后来有个叫贾里尼克的教授，他在研究计算机语音识别的时候换了个思路，他想，与其教会电脑理解人类的语言，不如把大量的语音数据输进电脑里，让他进行快速的匹配，那数据量越大，计算机的识别能力不就越高了吗？这看起来是个笨办法，但是一下就把思路打开了，智能问题被转换成了统计学问题。处理大量数据，那可是计算机的强项。</p>
<p>从那个时候开始，大家明白了，<em><strong>*让机器拥有智能的钥匙，其实就是大数据。*</strong></em></p>
<p><em><strong>*4、思维的革命*</strong></em></p>
<p>在无法确定因果关系时，数据为我们提供了解决问题的新方法，数据中所包含的信息可以帮助我们消除不确定性，而****数据之间的相关性在某种程度上可以取代原来的因果关系****，帮助我们得到我们想知道的答案，这便是大数据思维的核心。</p>
<p>在人类历史上，科学和技术的革命是和思维的革命相伴随的。大数据本身不仅是一种新技术，也是一种全新的思维方式。从科学意义上讲，人类又两次思维方式的飞跃：第一次是从17世界到18世纪初机械思维的确立；第二次是20世纪上半页人类对不确定性的认识，它的科学基础是量子力学、信息论和控制论。</p>
<p>****机械思维：****最明显的特征是确定性和可预测性。今天说起机械思维，很多人马上想到死板僵化，但是机械思维曾经是改变人类工作方式的革命性的方法论，它直接导致了人类迄今为止最伟大的工业革命，并且在后来全球工业化的过程中起到了决定性的作用，今天它在很多地方依然能指导我们的行动。牛顿对近代社会思想贡献最大，直接的贡献在于“用简单而优美的数学公式破解了自然之谜”。指出任何正确的理论从形式上都是简单的，同时又有非常好用的通用性（大道至简）。人们将牛顿的方法论概括为机械思维。核心思想是：一，世界是连续变化的，世界变化的规律是确定的。二，因为有确定性做保障，规律不仅可以被认识，而且可以用简单的公式或语言描述。三，这些规律放之四海皆准，可以应用到各种未知领域指导实践。</p>
<p>****机械思维的局限性****：否认不确定性和不可知性。信息时代，这种局限性逐渐显现。</p>
<p>首先，并非所有的规律都可以用简单原理描述。其次，像过去那样找到因果关系已经变得非常困难，因为简单的因果关系规律性都被发现了。另外，随着人类对世界认识得越来越清楚，人们发现世界本身存在着很大的不确定性。</p>
<p>****香农的信息论****完全建立在不确定性基础上，用不确定性这种眼光看待世界，再用信息消除不确定性，从而把很多智能型的问题转化成信息处理的问题。其中最大熵原理被广泛地应用于机器学习，这个原理大意是说，当我们要对未知的事件寻找一个概率模型时，这个模型应当满足我们所有已经看到的数据，但是对未知的情况不要做任何主观假设。这和我们过去几百年“大胆假设、小心求证”的方法论完全不同。</p>
<p>采用信息论的思维方式可以让过去很多难题迎刃而解，我们逐渐从强调因果关系到寻找数据之间的强相关关系。在大数据时代，我们能够得益于一种新的思维方法——从大量的数据中直接找打答案，即使不知道原因。如果我们愿意接受这种找不到原因的答案，那么我们的思维方式已经跳出了机械时代单纯追求因果关系的做法，开始具有大数据思维了。</p>
<p>当然，大数据思维和原有的机械思维并非完全对立，它更多是对后者的补充。在新的时代，一定需要新的方法论，也一定会产生新的方法论。</p>
<p><em><strong>*大数据的科学基础是信息论，其本质是利用信息消除不确定性。*</strong></em></p>
<p><img src="file:///C:\Users\kai\AppData\Local\Temp\ksohtml\wps995F.tmp.jpg" alt="img"> </p>
<p><em><strong>*大数据思维的应用实例：*</strong></em></p>
<p>查处毒品种植：毒贩将毒品种植在房间内，无法搜查→分析电表的用电模式</p>
<p>查处偷税漏税：小企业现金交易难以追查→分析企业的纳税模式</p>
<p>推荐用户商品：沃尔玛（经验）vs亚马逊（数据）</p>
<p><em><strong>*5、大数据对产业的影响*</strong></em></p>
<p>以史为鉴，大数据资源将像水和电一样，由专门的公司提供给全社会使用，而如何使用将成为关键。同时全社会将会经历<em><strong>*现有产业*</strong></em>****+机器智能=新产业****的大变革。事实上现在已经在大规模的发生。未来的农业：传统农业+滴灌机器人，喷水机器人。未来的体育：位于硅谷的NBA球队勇士队，根据大数据算法制定最优策略，几年时间从倒数变为冠军球队。未来制造业：特斯拉汽车工厂，全部由机器人操作。未来的医疗：个性化医疗，癌症治疗有望取得突破。未来的律师，记者，编辑等行业职位将被自然语言处理技术和大数据信息检索技术冲击。</p>
<p>从工业革命开始，几次主要的技术革命都遵循相似的规律。首先，大部分现有产业加上新技术等于新产业，或者说，原有产业需要以新的形态出现。其次，并非每一家公司都要从事新技术本身的开发，更多时候它们是利用新技术改造原有产业。这次以大数据为核心的智能革命也不例外，我们将看到它依然会延续这两个特点。每次技术革命都会诞生新的思维方式和商业模式，企业只有在思维上跟上新的时代，才能在未来的商业中立于不败之地。</p>
<p><em><strong>*6、技术的挑战*</strong></em></p>
<p>大数据和传统的数据方法是不同的，使用好大数据对相应的技术提出了新的挑战。人工智能目前的成就主要来自大数据、硬件性能和算法（数学模型）的平衡。当数据量还在激增，摩尔定律快要遇到瓶颈时，便到了我们必须迎接挑战的时候。而当新的需求出现是，又会遇到原先想不到的技术挑战。</p>
<p><img src="file:///C:\Users\kai\AppData\Local\Temp\ksohtml\wps9960.tmp.jpg" alt="img"></p>
<p><img src="file:///C:\Users\kai\AppData\Local\Temp\ksohtml\wps9961.tmp.jpg" alt="img"></p>
<p>大数据在今天这个时间点爆发，是各种技术条件具备的结果。但是，要让大数据真正发挥巨大作用，让计算机变得更加聪明，还有很多技术挑战需要应对。</p>
<p>大数据的数据量大、维度多、数据完备等特点，使它从收集开始，到存储和处理，再到应用，都与过去的数据方法有很大的不同。因此，使用好大数据也需要在技术和工程上采用与过去不同的方法，尤其是要改变我们过去的很多思维定式。大数据和机器智能的发展和应用过程，还会带来很多新的技术挑战，需要解决很多技术上的难题，比如对数据安全的考虑、对隐私保护的考虑等。有些问题虽然在大数据时代之前并不重要，但是今天(大数据时代)它们变得非常突出而且敏感，让我们不得不认真考虑。</p>
<p><em><strong>*7、超级智能时代*</strong></em></p>
<p>未来的社会将是一个超级智能的有机体。如果我们把它对应于人，那么人工智能是大脑，IoT是神经系统。IoT中数量巨大的传感器和设备扮演者众多感官细胞的角色，而正在发展起来的5G移动通信网络则相当于周围神经。区块链也是这个超级智能有机体不可或缺的部分，它扮演着承载生物信号的角色。</p>
<p><em><strong>*“移动互联网+传感器”催生*</strong></em><em><strong>*I*</strong></em><em><strong>*o*</strong></em><em><strong>*T*</strong></em></p>
<p>IoT：（Internet of Things）中文翻译是“物联网”，但没有准确表达IoT的含义。这里的T指万物，除了我们一般人理解的东西，也包括已经连接到互联网中的各种终端设备（比如计算机、手机），更包括我们人自己。</p>
<p>真正催生IoT的第一个决定性技术是传感器技术。传感器的概念非常广泛，任何能够采集数据的设备都是传感器。Eg智能汽车、工业控制设备、智能家电和智能家居、智能手机、监控设备、可穿戴设备等。各种网络设备本身（比如路由器）也是传感器，它不仅记录我们使用网络的情况，而且还会监控我们浏览和传输的数据。这么多传感器的出现，使得世界上的万物连接到互联网上成为可能。Eg智能停车场通过传感器让每一个停车位上网，这样就可以方便寻找和预定停车位，节省时间。</p>
<p>上述传感器都还是有源的，也就是需要供电的。但另一类传感器是无源的，它们可以通过周围电磁场的变化被动产生电流，实现数据的读写，其中的代表就是RFID。RFID的用途非常广发，比如贴到商品上、酒店里没有磁条的房卡等。未来的传感器将会多得难以计数。那么多传感器都要联网，互联网的架构就必须发生变化。因为当前的互联网在设计时只考虑了计算机和移动设备，并不是为万物互联准备的。</p>
<p><em><strong>*I*</strong></em><em><strong>*o*</strong></em><em><strong>*T*</strong></em><em><strong>*是第三代互联网*</strong></em></p>
<p>第一代互联网本质上讲是计算机和计算机的联网，使用互联网的人的身份只有通过行号加上IP地址来去人，人通过互联网相连是简洁的。第二代互联网使我们今天使用的移动互联网，它的本质是人和人的相连。第三代互联网就是万物互联的IoT。从连接诶的本质上看，之前是孤立的、不连续的连接，现在是可以全时的、全程跟踪的连接。在IoT时代，每一个人在社会上（不仅仅是在网络上） 会有一个完整的画像</p>
<p>第三代互联网要想普及，还需要对全球的移动通信网络进行进一步的升级。5G的发展。</p>
<p><em><strong>*未来区块链特征：逻辑上去中心化+物理上中心化*</strong></em></p>
<p>今天的区块链技术有很多缺陷和不足，无论从技术上还是从成本上讲都无法满足上述应用的需求。</p>
<p>当前区块链技术成本高的主要原因有两个。</p>
<p>第一，过去的协议完全没有考虑成本的内素，比如比特币协议就是如此，它需要将每一次的交易向全世界广播，这个成本显然就低不了。所幸的是，在比特币协议被证明可行之后，很多密码学家投入区块链技术的升级中，在新的各种区块链协议中，这个问题得到了一定.程度的解决。</p>
<p>第二，目前的区块链过分强调去中心化，而去中心化的效率一定比不上中心化的服务。这个道理也很好理解，如果阿里巴巴处理“双十一”交易的上万台服务器搬到100个人的家里，倒是去中心化了,但效率肯定高不了。事实上，这种去中心化的趋势，和云计算集中利用资源的趋势是矛盾的。</p>
<p>那么有没有可能，将去中心化的好处和云计算的效率相结合呢?有的，那就是在逻辑上实现去中心化，而在物理上依靠中心化的云计算。</p>
<p>我们假定每个人有10000元，都放在自己家里的保险柜中(我们假定保险柜是安全的),这种情况是完全的去中心化。这样做虽然所有权清晰，而且相对安全，但是不便于钱的使用。那些钱如果无法流人市场，自然也就变不成资本，无法生利。这是在个人计算机时代的做法。和它相对应的另一个极端是大家都把钱放到银行的大池子里，这样银行可以拿这些钱去投资挣钱。这样做确实获得了巨大的利益，但是因为钱的所有权不清晰，谁的资产多，谁的资产少，完全是一笔糊涂账，大家都没有得到好处。第二种做法就是今天基于云计算的各大数据平台的做法。更好的做法应该是什么样的呢?在银行里我们每个人有一个虚拟的保险箱，保险柜的钥匙在我们手里，并且可以远程控制，我们可以授权自己保险箱中的钱给谁用。这就是物理上中心化、逻辑上去中心化。</p>
<p>在未来，当数据的所有权、管理权和使用权清晰之后，数据可以依然存放在云计算中心，但是它们在产生的时候，所有权就交给了所有者而不是管理者，而所有者身上的钥匙就是区块链的私钥。如果数据平台想使用这些数据，那么就需要获得所有者的授权，它们会得到一些公钥，能够部分访问和验证数据，否则它们看不到你的数据。但是注意，它们不能复制一份数据变成自己的，这就如同银行不能复印钞票一样。其他使用者，也就是我们常说的第三方，如果想使用数据，也需要获得授权。由于这些数据都存放在大数据公司的数据中心，因此在使用它们的时候没有效率低的问题。由于这些数据是加密的，而密码属于每个人，因此在逻辑上它们是去中心化的。当然，那数据平台和你签署使用数据的协议时不会一个个地去签，而是通过双方认可的一个智能合约来完成，因此也不会存在效率低的问题。</p>
<p>明确了区块链可以兼顾物理上的中心化和逻辑上的去中心化，也就不难理解由政府来主导区块链建设的可行性和必要性了。从可行性上讲，政府的干预和数据在逻辑上的去中心化并不矛盾。事实上，那种完全无中心化的数据存储和使用方式只存在于理论上，不存在于现实中。而要想兼得去中心化的好处和中心化的效率，只能采用物理上中心化和逻辑上去中心化相结合的方式。这件事如果没有政府和公权力的干预，数据平台是不会轻易出让数据所有权的，因此政府出面主导这件事，让大数据变成数据资产，其必要性也是显而易见的</p>
<p>区块链有很多很好的性质，为数据的存储、传输和使用带来了过去任何信息系统都不具有的安全性和便利性，并且能够真正实现保护隐私，让用户从自身的数据中受益。这些性质让区块链能够在未来的智能时代扮演一个不可或缺的角色。</p>
<p><em><strong>*未来会是一个超级智能时代*</strong></em></p>
<p>人工智能+IoT=超级智能，这是今后20年IT产业的范式。</p>
<p>在未来的超级智能社会里，有4件过去完全不可能办到的事情能够得以实现，而任何有助于实现这4个愿景的技术都将有巨大的市场。</p>
<p>一、人类能更好地了解自己（用户画像、身体检测）</p>
<p>二、解决商业纠纷（合同制动执行，不受中间各环节经手人干扰（利用区块链技术））</p>
<p>三、提高社会运行效率（社会安全、反欺诈、便利性）</p>
<p>四、能够把人从重复的工作中解放出来</p>
<p>今天最热门的几个领域的技术——人工智能、 IoT、5G通信和区块链，它们的发现都不是独立的，而是相互影响、相互促进的。它们会共同把我们领入超级智能时代。在这样一个超级智能时代，我们将获得空前的便利性和人身的安全感，各种商业活动会得到很好的保证，隐私和信息安全问题可能得到解决。更重要的是，我们也可以更好地了解自己。当然，实现这样的超级智能时代在技术上还有挑战，但是任何不足和缺陷也是机遇。任何人如果能够在上面提到的技术中有所突破,就站在了超级智能时代的制高点。</p>
<p><em><strong>*8*</strong></em><em><strong>*、未来的社会与我们*</strong></em></p>
<p>“这是最好的时代，也是最坏的时代”，一方面智能革命无疑将给我们带来一个更美好的社会，它是智能的、精细化的和人性化的。但是另一方面，智能革命也将给我们带来空前的挑战。我们或许会生活在一个没有隐私的环境里，或许会被一些超级权力在无形中控制，甚至很多人因为没有掌握未来生存的技能而找不到工作，财富可能会更加集中在少数人手里。</p>
<p>智能化社会：大数据和机器智能将把我们社会的管理水平提升到一个前所未有的高度，使我们的生活环境更加安全。（优化交通、降低犯罪率）我们的生活更加方便、人身更安全</p>
<p>精细化社会：数据从每一个局部汇集到整体时，我们能够掌握全局，实现社会的智能化；而当数据再从整体流向每一个细节时，可以让未来社会变成一个精细化社会。（区块链技术可以最终每一次交易、从标准化到个性化服务）</p>
<p>无隐私社会：我们本身就是主动的隐私泄密者（app、社交网络、各种电子产品）、有能力获得大数据的公司并没有约束自己的行为，反而进一步加大无限制获取和使用数据的力度。</p>
<p>在过去的人类世界当中，不管什么样的技术，本质上都是连接人和人的，蒸汽机、汽车、火车、飞机，都是让我们到远方，去遇到更多的人。但是人工智能在把我们原来的协作关系彻底解体。司机、秘书、医生、律师、工人等等，逐渐都要退出历史的舞台，人际关系要变成人机关系。人类文明必须重新构建人和人的关系，这个冲击实在是太大了。</p>
<p>每个人都有可能在智能革命这波浪潮中获益，但是每个人脚下的土壤都将因此而动摇。智能时代的颠覆性就在于，过去，机器只是替代人的手，所以搞体力劳动的还能去做脑力劳动，但到了智能时代，人工智能替代的可是我们的大脑，我们真的是已经无路可退。</p>
<p>尤瓦尔.赫拉利在《未来简史》中提出：未来会不会出现这样一种人，叫毫无用处的人？</p>
<p>我们所熟知的人类关系，最恶劣的就是剥削与被剥削，奴役与被奴役。但是因为人工智能，会出现这样一种人，他没有被剥削的价值，没有被奴役的价值。一两百年前，一个罪恶的统治者，穷兵黩武，他好歹还要把老百姓当炮灰。一个再残忍的资本家，他好歹要去剥削工人。而人工智能时代，可能会让一种人连这个价值都没有，你不需要工作，你只是活得没有意义，你所有能干的事情，机器人比你能干一万倍，你呆着就好。政府可能会给你一个虚拟现实的眼镜，你就在那天天打游戏吧，就这么度过你的一生。</p>
<p>会不会出现这样一种人？这种人的比例有多大？</p>
<p>吴军在这本书里预测，未来只有2%的人能真正成为控制大数据和人工智能的人，其他的98%或早或晚都可能被人工智能替代。</p>
<p><em><strong>*既然什么事情都可以让机器来做，而且还必然做得好，那么人类怎么办？*</strong></em></p>
<p>吴军说，这个变革是不可逆且不可阻挡的，我们与其恐惧、抱怨，还不如去拥抱变化，尽早加入进去，以适用于新时代的方式来生存，成为那2%的人。</p>
<p>有一种另类的“二八原则”，我觉得可以适用于现在这个时代。就是你只需要抽出20%的精力去了解一个领域80%的知识，这就足够了。不是说我们对尖端的知识没有兴趣，而是一个领域80%的知识已经足够激发我们对全新领域的好奇心。</p>
<p>过去主张术业有专攻，我们应该在学问的某一个金字塔上不断向尖端攀登，但现在不同了，只要你是某一个专业的技能，就很可能会被替代，我们跟人工智能拼的是跨界的能力、是整合的能力、是协作的能力、是创造的能力，所以以一种游牧民族的姿态出现在知识技能和人类文明的原野上，哪里水草丰美，我们就打起我们的帐篷，赶着我们的牛羊，去到那全新的草原上，把自己变成一条知识的溪流，让观念、思想在里面不断地发生验证、融合、碰撞、反证，从而创造出前所未有的东西，以适应这个前所未有的时代。</p>
<p>这恰恰是我们和人工智能博弈所应该采取的姿态。</p>
<p>这是最好的时代，也是最坏的时代</p>
<p>猛兽就在后面虎视眈眈，当别人都在犹豫慌张的时候，你如果能够抢先投入到变革的大潮里去，用全新的视角和方式来生活，那么你至少不会是跑在最后的那个人，而前方，将是一个无比繁荣无比高效的未来。</p>
<p><em><strong>*【思考】*</strong></em></p>
<p>哪些人不会被时代淘汰？</p>
<p>剩下的98%如何自处？</p>
<p>怎样的机器才算智能？是否应该具备主观意识，具备情绪及感情？</p>

    </div>
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            Mr.Bian
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            <p class="author-description"><p>这是一首简单的小情歌</p>
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    // 初始化aos
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